¿Pueden los modelos de lenguaje visual aprender física intuitiva a través de la interacción?
Imagen generada por Gemini AI
Investigaciones recientes indican que los modelos de visión-lenguaje preentrenados tienen dificultades para comprender intuiciones del mundo físico. Aunque el ajuste fino supervisado mejora el rendimiento en tareas simples, no logra generar reglas físicas robustas y generalizables. Los experimentos que utilizaron aprendizaje por refuerzo para entrenamientos basados en la interacción mejoraron el rendimiento en tareas específicas, pero no lograron garantizar la generalización entre tareas relacionadas, incluso cuando existían similitudes visuales y físicas.
Los Modelos de Lenguaje Visual Luchan con la Física Intuitiva, Revela la Investigación
Investigaciones recientes indican que los modelos de lenguaje visual preentrenados carecen de una comprensión fundamental de la dinámica física, a pesar de los esfuerzos por mejorar sus capacidades a través del ajuste fino supervisado. Estos modelos muestran un rendimiento mejorado en tareas físicas básicas, pero las mejoras no se extienden a generalizaciones robustas en contextos variados.
Hallazgos Clave sobre el Rendimiento de los Modelos
Un resultado significativo es que los modelos entrenados en tareas específicas no logran transferir su aprendizaje de manera efectiva a tareas relacionadas, incluso cuando esas tareas comparten estadísticas visuales similares y principios físicos subyacentes. Esta brecha subraya las limitaciones de las metodologías de entrenamiento actuales que dependen de la interacción sin fomentar una comprensión más amplia.
Si bien el aprendizaje por refuerzo puede mejorar el rendimiento inmediato en tareas, no dota a los modelos de las herramientas necesarias para aplicar conceptos aprendidos en diversos escenarios. Esto plantea interrogantes sobre la eficacia de los marcos de entrenamiento existentes para desarrollar física intuitiva en sistemas de IA.
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📰 Fuente original: https://arxiv.org/abs/2602.06033v1
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